OpenCV图像基本操作:读取、显示与保存

在图像处理项目中,图像的 读取(imread)显示(imshow)保存(imwrite) 是最基础也是最常用的三个操作。本文将详细介绍这三个函数的功能、用法和注意事项,并提供一个完整示例供读者上手测试。

一、cv::imread:读取图像文件

cpp 复制代码
cv::Mat cv::imread(const std::string& filename, int flags = cv::IMREAD_COLOR);

参数说明:

  • filename: 要读取的图像文件路径(支持 jpg, png, bmp 等格式)。

  • flags: 指定图像的读取方式:

    • cv::IMREAD_COLOR:以 BGR 方式读取彩色图像(默认)。

    • cv::IMREAD_GRAYSCALE:读取为灰度图像。

    • cv::IMREAD_UNCHANGED:按原始数据读取,包括 alpha 通道。

返回值:

  • 成功时返回 cv::Mat 图像矩阵。

  • 如果读取失败(路径错误或文件不存在),返回空矩阵,即 img.empty() == true

二、cv::imshow:显示图像窗口

cpp 复制代码
void cv::imshow(const std::string& winname, cv::InputArray mat);

参数说明:

  • winname: 显示窗口的名称(如果不存在则创建)。

  • mat: 要显示的图像矩阵,通常是 cv::Mat 类型。

注意事项:

  • imshow 需要配合 cv::waitKey() 使用,否则窗口会一闪而过。

  • GUI 线程必须存在(某些远程终端不支持 GUI)。

三、cv::imwrite:保存图像到文件

cpp 复制代码
bool cv::imwrite(const std::string& filename, cv::InputArray img);

参数说明:

  • filename: 要保存的图像路径及文件名(自动识别扩展名如 .png, .jpg 等)。

  • img: 要保存的图像矩阵。

返回值:

  • true 表示保存成功,false 表示保存失败(如路径错误或无写权限)。

四、完整示例代码

下面我们结合上述三个函数写一个完整的小程序,实现:

  1. 从文件读取图像;

  2. 显示图像;

  3. 将图像保存为新的文件。

cpp 复制代码
#include <iostream>

int main()
{
    // 读取图像,返回cv::Mat保存图像数据
    // IMREAD_COLOR:以三通道彩色图像读取,如果原始数据为灰度图,返回图像被转换为彩色图像
    // IMREAD_GRAYSCALE:以灰度图像读取,如果原数据为彩色图,使用加权方式转换:gray=red*0.299 + green*0.587 + blue*0.114
    // IMREAD_UNCHANGED:保持原数据通道数,如果包含alpha通道,同样保留
    std::string input_path = "1.jpg";
    cv::Mat img = cv::imread(input_path, cv::IMREAD_COLOR);

    if (img.empty()) {
        std::cerr << "图像读取失败,请确认路径是否正确:" << input_path << std::endl;
        return -1;
    }

    // 创建窗口,窗口命名为"图像显示",后续所有关于该窗口的操作均以字符串"图像显示"进行检索
    // WINDOW_NORMAL: 用户可调整窗口尺寸与位置,显示图像时图像被压缩到窗口尺寸进行显示
    // WINDOW_AUTOSIZE(默认参数): 窗口尺寸自动匹配图像大小,如果显示图像大于显示器分辨率,则无法完全呈现
    cv::namedWindow("图像显示", cv::WINDOW_NORMAL);

    // 调整窗口尺寸与位置
    cv::resizeWindow("图像显示", 640, 480);
    cv::moveWindow("图像显示", 0, 0);

    // 显示图像,原始图像被缩放与窗口尺寸一致后再显示
    cv::imshow("图像显示", img);
   
    std::cout << "图像已显示,请按任意键关闭窗口..." << std::endl;
    cv::waitKey(0);  // 必须等待,否则窗口会立即关闭

    
    // 设置jpg压缩质量,该压缩方式为有损压缩
    // 压缩质量:0 - 100,数值越大,细节保留越多,图像文件越大
    std::vector<int> compression_params;
    compression_params.push_back(cv::IMWRITE_JPEG_QUALITY);
    compression_params.push_back(80); 

    // 保存为jpg图像,当参数compression_params为空时,默认压缩质量为95
    std::string output_path = "output_saved.jpg";
    cv::imwrite(output_path, img, compression_params);

    // 设置png压缩等级为6,该压缩方式为无损压缩
    // 压缩等级:0-9,数值越大,压缩速度越慢,文件越小
    // 不管压缩等级为多少,解压后都不会丢失图像信息!
    std::vector<int> compression_params2;
    compression_params2.push_back(cv::IMWRITE_PNG_COMPRESSION);
    compression_params2.push_back(9);  // 压缩等级

    // 保存为png图像,当参数compression_params2为空时,默认压缩等级为3
    std::string output_path2 = "output_saved.png";
    cv::imwrite(output_path2, img, compression_params2);

	return 0;
}
相关推荐
可乐+冰04 小时前
Android 编写高斯模糊功能
android·人工智能·opencv
zhangfeng113320 小时前
Shi-Tomasi 算法和 Harris 角点检测算法都是经典的角点检测方法,但它们在理论基础和实现细节上有一些区别。下面我将详细对比这两种算法。
opencv·算法·计算机视觉
Blossom.1181 天前
把 AI 塞进「自行车码表」——基于 MEMS 的 3D 地形预测码表
人工智能·python·深度学习·opencv·机器学习·计算机视觉·3d
苏三福2 天前
ffmpeg+opencv交叉编译
人工智能·opencv·ffmpeg
人生游戏牛马NPC1号2 天前
学习 Android (十七) 学习 OpenCV (二)
android·opencv·学习
鸿蒙小灰2 天前
鸿蒙OpenCV移植技术要点
opencv·harmonyos
爱炸薯条的小朋友2 天前
C#由Dictionary不正确释放造成的内存泄漏问题与GC代系
开发语言·opencv·c#
肥仔哥哥19302 天前
基于OpenCv做照片分析(Java)
java·人工智能·opencv·图像原理
yuanpan3 天前
OpenCV打开视频函数VideoCapture使用详解
人工智能·opencv·音视频
AI technophile3 天前
OpenCV计算机视觉实战(21)——模板匹配详解
人工智能·opencv·计算机视觉